张志勇，龙 凯，杜荣华，黄彩霞

（1.长沙理工大学汽车与机械工程学院，长沙 410114；2.汽车动力与传动系统湖南省重点实验室（湖南工程学院），湘潭 411104）

前言

随着汽车保有量的迅速增加，环保、能源和交通安全问题也越来越严峻［1］。自动驾驶汽车不仅能通过优化驾驶行为部分解决环保和能源问题，也能够帮助驾驶员解放双手，克服驾驶员在复杂交通环境中的反应迟缓甚至错误操作的现象，提高汽车的行驶安全性［2-3］。汽车高速行驶过程中的超车是一种常见的驾驶行为，而自动超车不仅涉及到路径规划和速度控制，且高速行驶的安全性也不容忽视，尤其在低附着路面，车辆更容易失稳。因此必须考虑轨迹跟踪精度与横向稳定性之间的协调控制。为确保自动驾驶汽车能高效、安全地实现超车，必须解决以下3个关键问题［4-5］：合理规划超车路径和行驶速度；实现轨迹的准确跟踪；确保车辆在超车过程中的安全性和舒适性。

自动驾驶汽车轨迹跟踪的原理是利用控制算法模拟驾驶人控制车辆沿着期望路径行驶［6］。自动驾驶汽车的横向控制方法有PID控制、滑模控制（sliding mode control，SMC）等。Hwang等［7］利用带有动态前视和横摆角速度反馈的PID控制算法，将横摆运动与横向运动解耦，实现了车辆的横向轨迹跟踪控制。任殿波等［8］利用单点预瞄建立了横向位置误差模型，并利用非奇异终端滑模控制方法设计了车道保持控制策略，极大地减小了横向偏差。但上述控制方法不能约束控制输出，极有可能因控制输出饱和导致控制性能变差，甚至导致车辆失稳。……